人工智能嘗試破譯大腦語言信號，轉化準確率為40％至80％

為癲癇患者植入電極以獲取大腦信號。

對於癱瘓且喪失語言功能的人來說，語言信號被封藏在大腦中，沒有人能夠直接破譯。最知名的例子就是物理學家霍金，他生前曾患上肌萎縮性脊髓側索硬化症（俗稱“漸凍症”），全身癱瘓，又因一次肺炎手術失去語言能力，只能通過一種叫做“Cheek Switch”的面部打字裝置與外界溝通。

近日，三個國際科研小組嘗試破譯大腦的語言信號。他們使用大腦數據訓練出了一種人工智能系統，該系統結合深度學習和語音合成技術的最新進展，可以將大腦活動數據轉化成語音。

三組研究人員在人們大聲朗讀、默念或聽錄音時監控他們大腦的某些部位來采集數據，再把收集到的大腦信號轉化成人類聽眾能夠理解的單詞和簡單句，轉化準確率在40%至80%之間。相關研究於2018年10月至11月發表在生物學預印本網站bioRxiv上。

收集大腦活動數據的過程十分艱難。來自第一個研究團隊的哥倫比亞大學電腦科學家Nima Mesgaran介紹，這項研究用到的神經網絡計算模型要求相當精確的數據，需通過打開頭蓋骨植入電極的侵入方式獲取。只有少數腦外科手術可以進行這種侵入式的資訊收集，可供收集的時間通常只有20至30分鐘。另外，將大腦信號轉換為語音的方式因人而異，電腦模型必須針對每個人進行“培訓”。

在Mesgaran等人的研究中，他們讓5位癲癇患者聽0到9的數字錄音，並在此過程中采集他們的聽覺皮層資訊。然後，神經網絡計算模型用收集到的神經信號生成語音資訊。當電腦合成並播放出這些0到9的語音資訊時，人類聽眾將其正確辨認的概率為75%。

加州大學舊金山分校的Gopala K Anumanchipalli 教授團隊做了類似的研究。他們收集了3位癲癇患者朗讀文本時的神經信號，通過AI系統轉化成語音資訊。研究人員邀請了166位志願者來辨別這些語句，其中一些句子的識別率超過80%。這項研究發表於2018年11月。

另一類數據來自接受腦瘤手術的患者。德國不來梅大學的Miguel Angrick和荷蘭馬斯特裡赫特大學的Christian Herff收集了6個腦瘤手術患者的數據。在患者朗讀單詞時，研究人員記錄下他們大腦語言區和運動區的神經信號並生成語音資訊。研究人員發現，約40%的電腦合成單詞可以被人類聽眾理解。

然而，這些研究還處於早期階段，只能收集並解讀人們說話時的大腦資訊，尚不能為完全喪失語言功能的人服務。完全喪失語言功能的人無法開口說話，只能在心中默念。而聖地亞哥州立大學的神經科學家Stephanie Riès介紹，人們在默念時產生的大腦信號與說話時的大腦信號並不相同，如果沒有外部聲音的配合，電腦甚至很難分辨出大腦語言信號的起始點。這也意味著，人類距離使用腦機接口和人工智能技術讓失語者“開口說話”的那一天還很遠。